假设我们有四个向量，每个向量都是三维的：
v1 <- c(1, 2, 3)
v2 <- c(4, 5, 6)
v3 <- c(2, 2, 2)
v4 <- c(3, 2, 1)
我的目标是创建一个包含每个向量的外积的数组：
tmp_array <- array(NA, dim = c(3, 3, 4))
tmp_array[, , 1] <- outer(v1, v1)
tmp_array[, , 2] <- outer(v2, v2)
tmp_array[, , 3] <- outer(v3, v3)
tmp_array[, , 4] <- outer(v4, v4)
我们现在拥有的是一个包含四个向量的矩阵：
tmp_matrix <- rbind(v1, v2, v3, v4)
我想tmp_array通过紧凑地使用来生成tmp_matrix。
我尝试过outer(t(tmp_matrix), tmp_matrix)，outer(tmp_matrix, tmp_matrix)等等，但这些都不是解决方案。
如何才能tmp_array紧凑地创建？（即不使用循环）
我想生成一个范围为 [1, 3] 的正态分布随机变量。
具体来说，我尝试了以下 R 代码：
x1 <- runif(100, 1, 2)
x2 <- rnorm(100, 0, 0.3)
V <- 1 + x1 + x2
然后，V服从正态分布（以 为条件x1）并且大致集中在 [1, 3] 上。
但是，我想让V范围为 [1, 3]。也就是说，所有元素都应该在 [1, 3] 中，而不是粗略地在 [1, 3] 中：
min(V)
[1] 1
max(V)
[1] 3
我不知道该怎么办。有完成这项任务的技术吗？